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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제32권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
777 - 795 (19page)

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채점되는 문항들에는 모든 피험자가 응답하게 하되 가교 문항들은 여러 구획에 나누어 배치되는 검사 설계에서 베이지안 IRT 동등화의 상위 사전 정보를 부여하는 방식들 간 효과성을 확인하고자 본 연구가 수행되었다. 비 동등 집단 가교 검사 설계로 수집된 국가수준학업성취도평가 고1 영어의 1,600명 검사 자료를 8개 구획의 행렬 표집 설계로 변형해서 사용했다. 문항 변별도와 난이도 모수의 상위 사전 정보를 특정 값으로 부여하는 방식과 어떤 확률 분포를 가정하는 방식 간 효과의 차이를 알아보고자 했다. 상위 모수 고정 방식은 일정 수준의 정밀도까지 동등화 결과가 개선되었지만 정밀도가 너무 높으면 오히려 베이지안 동등화의 근간을 흔드는 부작용이 생겼다. 위계적 상위 사전 정보 방식은 분산에 관한 매우 평범한 분포를 가정했을 때 가장 양호한 동등화 결과를 보였다. 이러한 연구 결과가 선행 모의 연구 결과들과 합치되는 또는 상충되는 점들을 논의했다.
#Bayesian IRT Equating #Fixed Hyper-parameters #Hierarchical Hyper-priors

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참고문헌 (22)

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남현우 / 2017 / 서답형이 포함된 행렬표집 가교문항 설계에서 베이지안 IRT 동등화의 위계적 모형화 가능성 / 교육평가연구 30(4):639~664 dbpia 남현우 / 2015 / 비 최적조건의 행렬표집설계에서 베이지안 동등화의 최소조건 탐색 / 교육평가연구 28(4):1177~1201 dbpia 남현우 / 2009 / 고부담시험에서 문항노출위험과 동등화편차를 최소화 할 수 있는 행렬표집설계 방안 / 교육평가연구 22(3):633~657 google schola Ames, A. J. / 2015 / Using SAS Proc MCMC for item response theory models / Educational and Psychological Measurement 75(4):585~609 google schola Curtis, S. M. / 2010 / BUGS code for Item Response Theory / Journal of Statistical Software 36(1):1~34 google schola

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